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基于突发事件的智能公交车辆的动态调度

发布时间:2017-08-21 19:18

  本文关键词:基于突发事件的智能公交车辆的动态调度


  更多相关文章: 智能公交 运营异常 短时车速预测 动态调整 蚁群算法


【摘要】:随着城市智能交通的快速发展,更加合理、科学、完善的公交调度系统成为公交运营领域一个重要问题。现阶段我国有关智能公交的调度研究主要根据客流情况划分为高、中、低峰,进而依据各峰段的客流调整发车间隔、增减班次,调度过程往往忽略运营异常情况,而公交实际运营过程中各种突发状况在所难免,所以基于突发事件的智能公交车辆的动态调度研究具有十分重要的现实意义。本文以合肥市公交系统为研究背景,对公交运营异常检测方法,以及车辆晚点到站、故障异常、线路严重阻塞情况下的调度方案进行了研究,具体如下:(1)建立公交车辆运营异常检测模型。首先选取径向基函数神经网络(Radial-Basis Function, RBF)对短时公交车速进行预测,然后构造预测值与实际值的偏差序列,最后运用偏差分析算法进行异常判别,并对短时公交车速预测进行Matlab仿真。(2)针对车辆晚点到站和故障异常建立在线调整调度方案。建立以倒序发车偏差量最小为目标函数的公交车辆晚点到站异常调度模型,以调整后发车时刻表与计划发车时刻表的发车间隔偏差最小为目标函数的车辆故障异常调度模型,并分别进行实例验证。(3)针对线路严重阻塞异常建立路径调整调度方案。建立以公交车辆调整调度时间最小和调整路径最短为目标模型的异常调度模型,并利用蚁群算法对模型进行求解,得出路径调整方案。实验表明,运用公交车辆运营异常检测模型可以对公交车辆运营过程中的异常情况进行快速检测,车辆晚点到站、故障异常、线路严重阻塞情况下的调度模型可以有效提高公交车辆调度效率。
【关键词】:智能公交 运营异常 短时车速预测 动态调整 蚁群算法
【学位授予单位】:北京交通大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:U492.22
【目录】:
  • 致谢5-6
  • 摘要6-7
  • ABSTRACT7-11
  • 1 引言11-18
  • 1.1 研究背景11-12
  • 1.2 研究意义12
  • 1.3 国内外研究现状12-16
  • 1.3.1 国外研究现状13-14
  • 1.3.2 国内研究现状14-16
  • 1.4 主要研究内容及创新点16
  • 1.4.1 主要研究内容16
  • 1.4.2 本文创新点16
  • 1.5 结构安排16-18
  • 2 公交突发事件的分类及调度方案18-25
  • 2.1 公交突发事件的分类18-19
  • 2.2 公交突发事件的检测方法19-20
  • 2.3 突发状况下的公交调度方法20-24
  • 2.3.1 线路动态调度21-23
  • 2.3.2 局域动态调度23-24
  • 2.4 本章小结24-25
  • 3 公交运营异常检测25-37
  • 3.1 公交运营异常检测参数的选择25-26
  • 3.1.1 交通参数的种类25
  • 3.1.2 参数的选择原则25-26
  • 3.1.3 异常检测参数的选择26
  • 3.2 公交车速的预测26-30
  • 3.2.1 现有预测模型26-27
  • 3.2.2 公交车速预测模型的选取27
  • 3.2.3 基于RBF的短时公交车速预测27-30
  • 3.3 公交运营状况的检测算法30-32
  • 3.3.1 现有检测算法30
  • 3.3.2 基于偏差分析法的公交运营异常检测30-32
  • 3.4 公交运营异常检测综合模型32-33
  • 3.5 实验分析33-36
  • 3.5.1 数据采集33-34
  • 3.5.2 车速预测34-36
  • 3.5.3 判别异常36
  • 3.6 本章小结36-37
  • 4 在线调整调度方案37-45
  • 4.1 晚点到站情况下的动态调整37-41
  • 4.1.1 目标函数37-38
  • 4.1.2 约束条件38
  • 4.1.3 模型汇总38-39
  • 4.1.4 模型的求解39
  • 4.1.5 实验分析39-41
  • 4.2 车辆故障情况下的动态调整41-44
  • 4.2.1 目标函数41
  • 4.2.2 约束条件41-42
  • 4.2.3 模型汇总42-43
  • 4.2.4 模型的求解43
  • 4.2.5 实验分析43-44
  • 4.3 本章小结44-45
  • 5 路径调整调度方案45-54
  • 5.1 模型的建立45-47
  • 5.1.1 目标函数45
  • 5.1.2 约束条件45-46
  • 5.1.3 模型汇总46-47
  • 5.2 调度算法的选取47-48
  • 5.2.1 蚁群算法基本原理47-48
  • 5.2.2 蚁群算法基本步骤48
  • 5.3 基于蚁群算法的线路阻塞情况下的调度模型48-50
  • 5.4 实验分析50-53
  • 5.5 本章小结53-54
  • 6 总结54-55
  • 参考文献55-58
  • 作者简历58-60
  • 学位论文数据集60

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本文编号:714649

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